遅ればせながら。 Phoenix Playground の存在に気づきました。 hex.pm 以前から。 状態の変化を LiveView を使ってブラウザ上で閲覧できるようにすることを考えているのですが、ごく簡単な情報を表示するために Phoenix app を構築するのが割に合わず、結局コンソール表示で妥協するのが常となっています。 Phoenix Playground を使えば、1 ファイルで LiveView のページが作れるので、シェルスクリプトを書くくらいの気持ちでそういったツールを作れるのではないか、と思った次第。 と、いうわけで。 試しにディレクトリの状態を監視するツールを雑な感じに書いてみました。 ディレクトリの監視には file_system を使いました。 hex.pm また、時刻を日本時間で表示するために tzdata を使っています。 hex.pm そして書いたコー

base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p

Googleから人工知能がつくった音楽が発表されました。6月1日、「Google Brain」が、AIによってアートを生成する研究プロジェクト「マジェンタ」の目的を明らかにし、実際にAIがつくった楽曲ファイルも公開したのです。 AIはアートを想像できるか？「マジェンタ」の挑戦 人工知能の芸術分野に高い関心を寄せているGoogleは、 「機械学習によって芸術や音楽をつくり出すことができるか」 を追求するプロジェクトを打ちたてました。プロジェクト名は 「マジェンタ(Majenta)」 。開発を行うのはディープラーニングを研究する 「Google Brain」 のチームです。詳細は先月22日に発表されたばかりでしたが、早くもその最初の成果として、AIが作曲した約80秒の音楽が公開されました。 人工知能がつくった曲を聴いてみよう この1分23秒の短い曲は、単音のピアノ演奏から始まります。AIは最初

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スターリングの公式はランダウの記号を用いてと書くこともできる。 ランダウの記号（ランダウのきごう、英: Landau symbol）は、主に関数の極限における漸近的な挙動を比較するときに用いられる記法である。 ランダウの漸近記法 (asymptotic notation)、ランダウ記法 (Landau notation) あるいは主要な記号として O （数字の0ではない）を用いることから（バッハマン-ランダウの）O-記法 (Bachmann-Landau O-notation[1])、ランダウのオミクロンなどともいう。 記号 O はドイツ語のOrdnungの頭字にちなむ[2]。 なおここでいうランダウはエトムント・ランダウの事であり、『理論物理学教程』の著者であるレフ・ランダウとは別人である。 ランダウの記号は数学や計算機科学をはじめとした様々な分野で用いられる。 ランダウの記号 は 、x

アルゴリズムをプログラムで表示した場合、アルゴリズムの概念自体が複雑な上に抽象的なコードのせいもあって、実行されるアルゴリズムのプログラムをイメージするのは難しいものです。そんな抽象的なアルゴリズムのプログラム学習には、コードだけでなく、実際にプログラムを走らせるときのログを表示しつつ、アルゴリズムをビジュアル化してくれる「Algorithm Visualizer」が非常に役に立ちます。 Algorithm Visualizer https://algorithm-visualizer.org/ Algorithm Visualizerは、バブルソートやバイナリーサーチ(二分探索)などのアルゴリズムを、プログラムとして表示させつつ、実際に実行した場合の動きを可視化したりログ化したりすることで、アルゴリズムの理解を深められるサービスです。 ページ左にアルゴリズム名がずらりと並んでおり、選択し

Youtubeからの転載です。http://www.youtube.com/watch?v=kPRA0W1kECg-----① 選択ソート（Selection Sort）② 挿入ソート（Insertion Sort）③ クイックソート（Quick Sort）④ マージソート（Merge Sort）⑤ ヒープソート（Heap Sort）⑥ 直接基数法による基数ソート（LSD Radix Sort）⑦ 基数交換法による基数ソート（MSD Radix Sort）⑧ イントロソート（Intro Sort）※GCC標準ソート⑨ 適応型反復マージソート（Adaptive Merge Sort）※GCC標準安定ソート⑩ シェルソート（Shell Sort）⑪ バブルソート（Bubble Sort）⑫ シェーカーソート（Cocktail sort / Shaker Sort）⑬ ノームソート（Gnome

アルゴリズムの勉強に重宝します。 だいぶニッチなアルゴリズムにまで対応しているので、勉強のしがいがあります。 Visualgoはこちらhttp://visualgo.net/

こんなのありました。見ているだけでもきれい。 JavaScript でソートアルゴリズムを可視化 - bkブログ 最近新人さんの研修でなにかとソートアルゴリズムとかやってるからね。やっぱりアルゴリズムの基本ですかね、ソートは。

2019/12/08 · はじめにソートアルゴリズムの学習として、12種のソートアルゴリズムを実装して可視化してみました。Unityにはあまり関係がなさそうな話題です ...

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実はプログラムを書く前に考えるべきことがある。 プログラムは料理のレシピを作るようなものだ。しかし、料理のレシピと違って人間が読むわけではない。そのレシピを読むのはコンピュータだ。コンピュータにわかる形で伝えてあげなければいけない。 そのためにはどんな順番で、どのような処理で行っていくか、これをあらかじめ考える必要がある。この順番や処理を考える上で便利なのが、フローチャートだ。 このページでは、フローチャートの書き方や考え方をまとめてざっくりと解説する。 これをしっかりと考えながらプログラミングができるかできないかで将来的に大きな差が出てくる。プログラミングの基本だと思って、この機会に理解してしまおう。 プログラミングで使われるフローチャートとは？ フローチャートはキレイなプログラムを組む上で使える手段のひとつだ。プログラムの全体像を直感的に理解できるため、設計や人への説明のときによく利用

首都圏のキャバクラは地域によって色が全然違う こんにちは！ 皆さん、キャバクラって行ったことはありますか？w 俺はしょっちゅう行ってるんすけど、いや〜、これが沼で通い出したら止まらないww だからお金ができるたびに首都圏のキャバクラを回ってるんすけど、よく調べてみると、キャバクラって地域によって全然毛色が違うんですよ！ そこに通う人のニーズだったり、好みだったりがお店に反映されてんのかな？w だからキャバクラにハマる人って、初めて行った店の雰囲気とかキャバ嬢の見た目とかでどハマりする人と、そんなにハマらない人がいるんですよね。 俺はその前者wどハマりして今では抜け出せないところに来てるっすww じゃあ、首都圏、特に東京のキャバクラには地域によってどんな特徴があるのか、紹介していきたいと思います！ 新宿歌舞伎町のキャバクラの特徴と必要な予算 キャバクラって言ったらまず新宿歌舞伎町を思い浮かべ